ggplot2 中的稳健标准误差

我想用 ggplot2 绘制一个模型。我已经估计了一个稳健的方差-协方差矩阵，我想在估计置信区间时使用它。

我可以告诉 ggplot2 使用我的 VCOV，或者，我可以以某种方式强制 predict.lm 使用我的 VCOV 矩阵吗？一个虚拟示例:

source("http://people.su.se/~ma/clmclx.R")
df <- data.frame(x1 = rnorm(100), x2 = rnorm(100), y = rnorm(100), group = as.factor(sample(1:10, 100, replace=T)))
lm1 <- lm(y ~ x1 + x2, data = df)
coeftest(lm1)
## outputs coef.test, but can be modified to output VCOV
clx(lm1, 1, df$group)

如果我可以根据我的增强 VCOV 矩阵得到“正确”的预测，那么添加到 ggplot 会相对容易。

最佳答案

只有标准误差，而不是预测，应该改变——对吗？

getvcov <- function(fm,dfcw,cluster) {
  library(sandwich);library(lmtest)
  M <- length(unique(cluster))
  N <- length(cluster)
  K <- fm$rank
  dfc <- (M/(M-1))*((N-1)/(N-K))
  uj  <- apply(estfun(fm),2, function(x) tapply(x, cluster, sum));
  dfc*sandwich(fm, meat=crossprod(uj)/N)*dfcw
}

V <- getvcov(lm1,1,df$group)
X <- as.matrix(model.frame(lm1))
se <- predict(lm1,se=TRUE)$se.fit
se_robust <- sqrt(diag(X %*% V %*% t(X)))

关于ggplot2 中的稳健标准误差，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/9260766/